API REST Python pour créer et convertir des images

Démarrage avec Aspose.Imaging Cloud SDK pour Python

La méthode recommandée pour installer Aspose.Imaging Cloud SDK pour Python est d'utiliser PyPi. Veuillez utiliser la commande suivante pour une installation fluide.

pip install aspose-imaging-cloud 

Lire et écrire des images dans le cloud via l'API Python

Aspose.Imaging Cloud SDK for Python est une API REST très utile qui permet aux programmeurs informatiques d'effectuer une large gamme d'opérations de traitement d'images, notamment la création, la manipulation et la conversion dans le cloud, sans aucun coût initial. La bibliothèque prend en charge certains formats de fichiers image courants et permet de lire et d'écrire des formats de fichiers image tels que BMP, GIF, JPEG, JPEG2000, PSD, TIFF, WEBP, PNG, WMF, EMF, SVG, TGA, APNG, etc. Une fois les images créées, les développeurs de logiciels peuvent facilement les charger et les modifier en fonction de leurs besoins. L'exemple suivant montre comment les utilisateurs peuvent lire une image à partir du stockage cloud.

# set the input image path and format
name = 'input_image.jpg'
format = 'jpg'
folder = 'your_folder_path'

# send the request to the API to download the image
response = imaging_api.get_image_download(name, folder=folder, format=format)

# read the image data from the response
image_data = response.content

# Write an Image to the Cloud Storage via Python API

# set the output image path and format
name = 'output_image.jpg'
format = 'jpg'
folder = 'your_folder_path'

# send the request to the API to upload the image
response = imaging_api.create_updated_image(name, image_data, folder=folder, format=format)

# read the response to confirm the image was uploaded successfully
if response.status_code == 200:
    print('Image uploaded successfully.')
else:
    print('Error uploading image:', response.content)

Redimensionner, recadrer et faire pivoter des images via l'API Python

Aspose.Imaging Cloud SDK for Python permet aux développeurs de logiciels d'effectuer diverses opérations de manipulation d'images dans leurs propres applications cloud. Pour réaliser les tâches de redimensionnement, le développeur doit télécharger son image sur Cloud Storage puis transmettre son nom dans l'URL de l'API. Après avoir mis à jour les paramètres de l'image, l'API renvoie l'image mise à jour dans la réponse. L'API REST a inclus plusieurs autres fonctionnalités importantes telles que la rotation, la mise à l'échelle des images, le recadrage d'une image existante, l'ajout d'une image TIFF à une autre et bien d'autres encore.

import asposeimagingcloudsdk
from asposeimagingcloudsdk.models.requests import CreateResizedImageRequest, CreateCroppedImageRequest

# Initialize Aspose.Imaging Cloud API client
imaging_api = asposeimagingcloudsdk.ImagingApi(api_key='YOUR_API_KEY', app_sid='YOUR_APP_SID')
# Set the input image file name and format
filename = 'input_image.jpg'
format = 'jpg'
# Set the output image file name and format
output_filename = 'output_image.jpg'
output_format = 'jpg'

# Set the new size for the resized image
new_width = 500
new_height = 500
# Set the coordinates and size of the area to be cropped
x = 50
y = 50
width = 400
height = 400
# Create a request object for creating the resized image
resize_request = CreateResizedImageRequest(filename, new_width, new_height, format, output_format, folder='input')
# Call the API to resize the image and save the result to the cloud storage
response = imaging_api.create_resized_image(resize_request)
# Create a request object for creating the cropped image
crop_request = CreateCroppedImageRequest(output_filename, output_format, x, y, width, height, format, folder='output')
# Call the API to crop the image and save the result to the cloud storage
response = imaging_api.create_cropped_image(crop_request)

Travailler avec des trames TIFF via l'API Python

Aspose.Imaging Cloud SDK pour Python inclut un support très puissant pour les images TIFF (Tagged Image File Format) dans les applications Python. La bibliothèque comprend plusieurs fonctionnalités importantes pour gérer les formats de fichiers TIFF, telles que l'extraction d'une trame à partir d'une image TIFF multi-trames, l'obtention des propriétés d'une trame TIFF, le redimensionnement d'une trame TIFF, la rotation ou la prise en charge du retournement d'une trame TIFF, le recadrage d'une trame TIFF, l'ajout de trames TIFF à une autre image TIFF, l'extraction de trames TIFF individuelles pour un traitement ultérieur et bien d'autres encore.

Recherche d'images avancée dans les applications cloud

Aspose.Imaging Cloud SDK pour Python inclut un support très puissant pour la recherche d'images de différentes manières dans les applications cloud Python. La bibliothèque permet aux développeurs de logiciels d'effectuer une recherche d'image inversée, c'est-à-dire l'ensemble d'images source contenant au moins une image qui est comparée à plusieurs autres images. Les développeurs de logiciels peuvent effectuer des opérations telles que comparer deux images, obtenir une image à partir du contexte de recherche, mettre à jour les fonctionnalités d'images dans le contexte de recherche, trouver des images similaires, trouver des images en double, rechercher des images par balises et bien plus encore.

# optional parameters are base URL, API version and debug mode
imaging_api = ImagingApi('yourClientSecret', 'yourClientId')

# create search context or use existing search context ID if search context was
# created earlier
api_response = imaging_api.create_image_search(CreateImageSearchRequest())
search_context_id = api_response.id

# extract images features if it was not done before
imaging_api.create_image_features(CreateImageFeaturesRequest(
    search_context_id, image_id=None, images_folder='WorkFolder'))

# wait 'till image features extraction is completed
while imaging_api.get_image_search_status(
        GetImageSearchStatusRequest(
            search_context_id)).search_status != 'Idle':
    time.sleep(10)

# request finding duplicates
response = imaging_api.find_image_duplicates(
    FindImageDuplicatesRequest(search_context_id, 90))

# process duplicates search result
for duplicates in response.duplicates:
    print('Duplicates:')
    for duplicate in duplicates.duplicate_images:
        print('ImageName: {0}, Similarity: {1}'.format(duplicate.image_id,
                                                       duplicate.similarity))